En el primer artículo, «Voice-to-Visit en Proxima Cloud CRM: cómo la AI convierte la voz en datos estructurados del CRM», analizamos la lógica de Voice-to-Visit: desde la transcripción de voz hasta el mapeo con AI de la información en campos estructurados de la ficha de visita.
Ahora lo mostraremos en un escenario concreto: una visita de un representante médico a un médico con la promoción de una sola marca.
No se trata de una prueba de todos los tipos de visita posibles. Aquí mostramos deliberadamente un caso simple y claro: una marca, un acuerdo, una presentación, el resultado de la reunión y las próximas acciones.
Contenido
Análisis del informe Voice-to-Visit del representante médico
Lo mostraremos deliberadamente no solo en una tablet, sino también en un teléfono, que nos parece la opción más cómoda para la vida cotidiana. Voice-to-Visit, como herramienta de la aplicación móvil Proxima Cloud CRM, está disponible para distintos dispositivos móviles. Y aunque para las presentaciones interactivas de Proxima CLM resulta más práctico utilizar una tablet, el informe se puede dictar simplemente mientras se toma una taza de café entre visitas.
Escenario inicial del discurso
El representante médico realiza una visita.
Durante la reunión:
- promociona Alpafix;
- utiliza una presentación y materiales promocionales (si están disponibles);
- analiza los indicadores actuales y acuerda un plan;
- recibe la solicitud de llevar materiales adicionales;
- registra un resultado positivo de la reunión;
- crea un recordatorio para la próxima visita.
Después de la reunión, en lugar de abrir consecutivamente varias secciones de la ficha de visita, el colaborador del equipo de campo inicia Fill with voice.
Capturas de pantalla 1–4. Visita de prueba a un médico: el representante médico inicia Fill with voice directamente desde la ficha de visita.
Lenguaje natural en lugar de leer los nombres de los campos
Para la prueba no utilizamos un escenario mecánico del tipo «Brand — Alpafix, Agreement — 39, 30, 10».
Capturas de pantalla 5–6. Entrada de voz del informe antes de cerrar la visita al médico.
El discurso suena como una nota habitual del representante después de la reunión:
«Durante mi visita a la farmacia, promocioné la marca Alpafix. Al comienzo de la visita, retomé los resultados de nuestro acuerdo anterior sobre Alpafix y comenté con el farmacéutico el resultado actual de la marca.
Hablamos sobre el uso del producto, sus principales beneficios y los argumentos clave para recomendarlo.
Para la presentación utilicé Proxima Alpha Brand Campaign.
Durante la visita también entregué los materiales promocionales Branded USB Flash Drive y Alpha Clinical Insights.
En cuanto al acuerdo sobre Alpafix: el potencial es treinta y nueve. El plan es treinta. El resultado real es diez.
En la próxima visita necesito comprobar si el resultado de Alpafix ha alcanzado veinte prescripciones.
La visita salió bien. El farmacéutico mostró interés en Alpafix, respondió positivamente a la información presentada y formuló varias preguntas adicionales sobre el producto.
El farmacéutico también me pidió que en la próxima visita llevara información adicional sobre Alpafix y materiales con una descripción más detallada del uso del producto.
En la próxima visita necesito comprobar el resultado de Alpafix, analizar la dinámica de las prescripciones y definir los próximos pasos para la marca».
Este es un principio importante de Voice-to-Visit: el representante farmacéutico no debe leer la estructura técnica del CRM. Habla de forma natural, pero con suficiente precisión para que AI pueda determinar el contenido.
Qué debe entender el sistema a partir de un solo mensaje
De este discurso, Voice-to-Visit obtiene varios fragmentos con significados diferentes:
| Parte del discurso | Datos del CRM |
|---|---|
| «promocioné la marca Alpafix» | Products → Alpafix |
| «se utilizaron materiales promocionales Branded USB Flash Drive» | Materials → Branded USB Flash Drive |
| «potencial 39» | Agreement → Potential = 39 |
| «plan 30» | Agreement → Target scripts = 30 |
| «resultado real… 10» | Agreement → Actual scripts = 10 |
| «La visita salió bien» | Call Result |
| «llevar información adicional sobre Alpafix…» | Reminder |
| «comprobar el resultado de Alpafix…» | Reminder |
Aquí es donde se aprecia la diferencia entre el speech-to-text convencional y Voice-to-Visit.
El sistema no se limita a recibir un único texto extenso. AI determina la función semántica de las distintas partes del discurso y las distribuye en las secciones correspondientes de la ficha.
Agreement en una ficha real de Proxima Cloud CRM
En nuestro ejemplo, el funcionamiento de Agreement es el que se observa con mayor claridad.
El colaborador de campo dijo:
«El potencial es treinta y nueve. El plan era de treinta prescripciones. El resultado real es diez».
Para Alpafix, la estructura esperada en el CRM es:
Potential (per month) — 39.00, Target scripts (per month) — 30.00, Actual scripts (per month) — 10.00
Esto corresponde a la lógica de producto Potential / Plan / Fact que Voice-to-Visit utiliza para Agreement y los parámetros correspondientes del acuerdo, y únicamente para la marca que realmente se promocionó, no para una marca que solo estaba predefinida para promoción.
Capturas de pantalla 7–8. Marcas definidas para promoción antes de la visita.
Capturas de pantalla 9–10. Resultado de Voice-to-Visit para Agreement: Potential = 39, Plan = 30, Fact = 10 se convierten en los correspondientes indicadores estructurados del CRM para el producto promocionado.
La presentación y los materiales para la próxima visita son contextos diferentes
En el discurso hay dos eventos distintos.
El primero ya ocurrió:
«Se utilizó una presentación… entregué los materiales promocionales Branded USB Flash Drive…».
Este es el contexto de Materials.
El segundo se refiere al futuro:
«me pidió que en la próxima visita llevara información adicional sobre Alpafix…».
Este es el contexto de Next Visit Reminder.
Así, el lenguaje natural puede contener varias frases similares por tema, pero con funciones de negocio diferentes.
En un entorno real del cliente, el nombre exacto de una presentación u otro material debe corresponder a un material disponible para el usuario y a la configuración del CRM; entonces Voice-to-Visit puede relacionar lo dicho con el objeto correspondiente y registrarlo en la visita.
El resultado de la visita tampoco requiere un comando especial
La persona simplemente describe la reunión:
«La visita salió bien. El farmacéutico mostró interés…».
A continuación, AI identifica el contenido como el resultado de la visita: el LLM analiza el tono y el contenido de la reunión y los relaciona con un resultado permitido dentro del entorno de negocio específico.
Stop: transcripción y luego mapeo con AI
Después de terminar el informe de voz, el representante médico presiona Stop.
Primero, el sistema reconoce el discurso y lo convierte en texto. Después, AI analiza la transcripción y genera los cambios propuestos para la ficha. A continuación, el usuario pasa a revisar los resultados.
Capturas de pantalla 11–12. Después de finalizar el informe de voz, el sistema inicia la transcripción y el procesamiento con AI.
Revisión antes de aplicar los cambios
Después del mapeo con AI, el usuario ve los valores propuestos.
En algunos campos pueden mostrarse niveles High, Medium o Low confidence; se trata de una evaluación de la confianza de AI y no de una confirmación automática de que la interpretación sea correcta.
El representante médico revisa el resultado y corrige o agrega un campo si es necesario. La transcripción permite comprobar cómo Voice-to-Visit reconoció el lenguaje natural de la persona.
Capturas de pantalla 13–16. El usuario confirma personalmente la versión propuesta por Voice-to-Visit.
El resultado: una ficha estándar del CRM, no un informe de AI independiente
Después de la confirmación, la información pasa a formar parte de la ficha de visita estándar de Proxima Cloud CRM.
Es decir, el usuario continúa trabajando no con una «nota de AI independiente», sino con los datos habituales de los campos del CRM: Products, Agreement, Materials, Call Result, Reminder.
Se pueden consultar y, si es necesario, editar en la interfaz habitual.
Capturas de pantalla 17–20. Después de la confirmación, los resultados del informe de voz se convierten en datos estructurados de la ficha de visita estándar de Proxima Cloud CRM.
Ahora la visita puede cerrarse.
Capturas de pantalla 21–24. Cierre de la visita después de completar la ficha mediante el asistente de voz Voice-to-Visit de Proxima Cloud CRM.
Por qué este escenario es ilustrativo
En un breve mensaje de voz logramos transmitir:
marca → presentación → tres indicadores numéricos de Agreement → resultado de la reunión → próximas acciones.
Al mismo tiempo, las frases se mantuvieron naturales.
Ese es precisamente el principal valor de Voice-to-Visit: no obligar a una persona a hablar en el lenguaje de los campos del CRM, sino enseñar al sistema a interpretar correctamente el lenguaje del trabajo real de un representante de una compañía farmacéutica.
En las siguientes iteraciones, el equipo continúa perfeccionando otros tipos de visitas y escenarios, incluidas las visitas a farmacias, distintos conjuntos de materiales promocionales, marcas y configuraciones de Agreement. Como resultado, el mapeo con AI y las reglas de funcionamiento de la función seguirán mejorándose y ampliándose.
Pruebe Voice-to-Visit en su trabajo
Reduzca el tiempo dedicado a completar informes rutinarios después de las visitas.
Si ya utiliza Proxima Cloud CRM, pida a su administrador que active Voice-to-Visit. Pruebe la función y comparta con nosotros sus comentarios y sugerencias .
Si está buscando un CRM para una compañía farmacéutica, solicite una demostración de Proxima Cloud CRM, para ver cómo las herramientas modernas de AI funcionan en procesos de negocio reales.
